Disease-modifying treatment and disability progression in subclasses of patients with primary progressive MS: results from the Big MS Data Network
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effectiveness of disease-modifying treatment (DMT) in people affected by primary progressive multiple sclerosis (PPMS) is limited. Whether specific subgroups may benefit more from DMT in a real-world setting remains unclear. Our aim was to investigate the potential effect of DMT on disability worsening among patients with PPMS stratified by different disability trajectories. METHODS: Within the framework of the Big MS Data network, we merged data from the Observatoire Français de la Sclérose en Plaques, the Swedish and Italian MS registries, and MSBase. We identified patients with PPMS that started DMT or were never treated during the observed period. Subpopulations with comparable baseline characteristics were selected by propensity score matching. Disability outcomes were analysed in time-to-recurrent event analyses, which were repeated in subclasses with different disability trajectories determined by latent class mixed models. RESULTS: Of the 3243 included patients, we matched 739 treated and 1330 untreated patients with a median follow-up of 3 years after pairwise censoring. No difference in the risk of confirmed disability worsening (CDW) was observed between the groups in the fully matched dataset (HR 1.11, 95% CI 0.97 to 1.23, p=0.127). However, we found a lower risk for CDW among the class of treated patients with an aggressive disability trajectory (n=360, HR 0.68, 95% CI 0.50 to 0.92, p=0.014). CONCLUSIONS: In line with previous studies, our data suggest that DMT does not ameliorate disability worsening in PPMS, in general. However, we observed a beneficial effect of DMT on disability worsening in patients with aggressive predicted disability trajectories.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».